结合颜色直方图和LBP纹理的遥感影像分割
发布时间：2018-07-25 06:54
【摘要】：提出了一种结合颜色直方图特征和LBP纹理特征的高分辨率遥感影像分割方法。首先对梯度图像进行双阈值联合的自适应标记,进而通过快速分水岭变换来获得初始分割结果,然后以一种结合颜色直方图特征和LBP纹理特征的区域相似性度为指标对初始分割区域进行合并获得最终的分割结果。通过在高分辨率遥感影像上的分割对比实验,证明了该方法能充分利用遥感影像的光谱和纹理信息,分割效果良好。
[Abstract]:A high resolution remote sensing image segmentation method combining color histogram features and LBP texture features is proposed. Firstly, the gradient image is labeled with a combination of two thresholds, and then the initial segmentation result is obtained by fast watershed transformation. Then the initial segmentation region is combined with the color histogram feature and the LBP texture feature, and the final segmentation result is obtained. The comparison experiments on high resolution remote sensing images show that the proposed method can make full use of the spectral and texture information of remote sensing images and the segmentation effect is good.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目“基于多尺度一体化分割的高分辨率SAR与光学图像变化检测”(编号:61001187) 国家863计划资助项目“多传感器信息实时接入”(编号:2013AA122301) 江苏省资源环境信息工程重点实验室开放基金资助项目“高光谱影像全尺度分割与仿生模式分类方法”(编号:JS201302)共同资助
【分类号】：TP751
本文编号：2142997
[Abstract]:A high resolution remote sensing image segmentation method combining color histogram features and LBP texture features is proposed. Firstly, the gradient image is labeled with a combination of two thresholds, and then the initial segmentation result is obtained by fast watershed transformation. Then the initial segmentation region is combined with the color histogram feature and the LBP texture feature, and the final segmentation result is obtained. The comparison experiments on high resolution remote sensing images show that the proposed method can make full use of the spectral and texture information of remote sensing images and the segmentation effect is good.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目“基于多尺度一体化分割的高分辨率SAR与光学图像变化检测”(编号:61001187) 国家863计划资助项目“多传感器信息实时接入”(编号:2013AA122301) 江苏省资源环境信息工程重点实验室开放基金资助项目“高光谱影像全尺度分割与仿生模式分类方法”(编号:JS201302)共同资助
【分类号】：TP751
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1 解洪胜;王连国;;颜色直方图在基于内容的遥感影像检索中的比较分析[J];计算机系统应用;2009年07期
，本文编号：2142997
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